Lector de libros electrónicos para web y escritorio. Once formatos, anotaciones, vocabulario con repaso y lectura en voz alta con voces neuronales que se ejecutan en tu dispositivo. Sin cuentas ni servidores.
No hay servidor propio. Libros, progreso, marcadores y estadísticas viven en IndexedDB y en OPFS, el sistema de archivos privado del navegador, o en disco cuando corre como app de escritorio. Eso no elimina los problemas de backend, los traslada al cliente: merge entre dispositivos, borrados que se propagan, archivos de cientos de megas, cuotas de almacenamiento y OAuth con Google Drive.
La interfaz usa composables, los composables usan repositorios y handlers de formato, y solo dos ficheros tocan IndexedDB. La lógica que no necesita reactividad (merge, calendario de repasos, validaciones) son funciones puras, testeables sin montar componentes e importables desde un Web Worker.
Cada formato implementa la misma interfaz (patrón Strategy) y declara qué sabe hacer: índice, zoom, modo continuo. El lector nunca pregunta qué formato tiene delante, y la librería de cada uno (pdf.js, el parser de MOBI, el de DjVu) solo se descarga al abrir un libro de ese tipo.
La síntesis de voz local encadena modelos ONNX dentro de Web Workers, usa WebGPU cuando hay GPU y WASM cuando no, y guarda los modelos en OPFS con una descarga atómica. Si el modelo aún no está listo, la lectura usa la voz del navegador y vuelve sola a la local cuando lo está.
La versión de escritorio usa Tauri en lugar de Electron: el WebView del sistema en vez de empaquetar Chromium, así que el instalador es pequeño y consume menos memoria. Las diferencias de plataforma están aisladas en dos plugins.
Voces neuronales que se ejecutan en el navegador, sincronización entre dispositivos sin servidor y once formatos detrás de un mismo contrato. Las decisiones técnicas de ABReader y por qué las tomé.
Un lector de libros electrónicos que funciona en el navegador, sin cuentas ni servidores. Qué hace, cómo se usa y cómo probarlo en un minuto.
